本研究では、深層ニューラルネットワーク(DNN)モデルを入力と教師信号だけでなく、対応する教師信号の微分にも基づいて学習する逆向き微分深層学習アルゴリズムを提案する。これにより、解の値とその勾配、ヘッシアン行列の高精度な近似が可能となる。